使用积分图像快速计算Haar特征

"本文介绍了Harr特征提取方法，包括Haar特征的定义、积分图像的概念以及如何利用积分图像快速计算Haar特征，同时讨论了0°和45°旋角矩形特征的计算方法。" Harr特征是计算机视觉领域中用于特征检测的一种简单而有效的技术。这种特征基于图像中矩形区域的像素强度差异，即计算矩形内部黑色区域所有像素值的和减去白色区域所有像素值的和。在人脸识别、物体检测等任务中，Harr特征经常被用来构建弱分类器，进而通过AdaBoost算法形成强分类器。 Paul Viola和Michael Jones在他们的论文《Rapid object detection using a boosted cascade of simple features》中提出了使用积分图像快速计算Harr特征的方法。积分图（Summed Area Table）是一种预处理图像的手段，它可以极大地提高计算效率。在积分图中，每个点的值表示该点及其左边和上边所有像素的和。这样，通过查询积分图，我们可以快速地得到任意矩形区域内的像素和，只需要进行四次查找和简单的加法运算即可，避免了对每个像素进行逐个累加。 对于0°矩形，其特征值可以直接通过积分图像查表得到。而45°旋角的矩形，我们需要定义旋转积分图像（Rotated Summed Area Table，RSAT）。RSAT中的每个点存储的是其左上角45°区域和左下角45°区域的像素和。同样，RSAT也可以通过增量方式计算，并且可以使用递推公式减少重复计算，有效地计算出45°旋转矩形的特征值。 计算45°旋角矩形特征时，我们关注的是十字形矩形RSAT(x,y)的差值。通过这种方式，即使是不同角度的矩形特征，也能高效地进行计算。尽管文章中没有给出具体的图像，但建议读者自行在草稿纸上尝试理解这些计算过程。 Harr特征和积分图像的结合提供了一种快速计算图像局部特征的方法，这在实时物体检测等应用场景中具有重要意义。通过这种方法，即使面对大量的特征，也能在相对短的时间内完成计算，从而提升了算法的效率和实用性。